光周波数コムとプログラム可能な光メモリを用いたハイパースペクトル記憶計算

ハイパースペクトルストレージの内計算と光周波数コームおよびプログラム可能な光ストレージの応用 序論 近年、機械学習の飛躍的進展によって、医療、金融、小売、車両製造業など多くの業界で革命的な発展が促進されています。これらの変革は、広範囲にわたる行列-ベクトル積(mvm)の需要を急増させ、大規模最適化や深層学習アルゴリズムにおいて極めて重要です。しかし、この増大する計算需要は、記憶装置と処理ユニットを分離する従来のフォン・ノイマン型デジタル電子計算機のアーキテクチャに挑戦を与え、「フォン・ノイマンボトルネック」として知られる、記憶装置とプロセッサ間のデータ転送速度の制限によって全体のシステム性能が制約されています。この性能ボトルネックを解決するために、保存内計算が革新的な解決策として浮上しており...

モードロック導波路ポラリトンレーザー

波導偏極化激兆による青から紫外線の波長でのモードロッキングの研究報告 光電子学の分野において、レーザー技術の進歩は情報技術、生物医学、工業加工などの多岐にわたる領域の進展を大いに促進しています。特にモードロックレーザー技術は、その超短パルスと高い繰り返し率の特徴により、精密測量や高速通信などの分野で重要な応用価値を示しています。しかし、従来の量子井戸や材料の非線形効果に基づくモードロックレーザーは、パルス幅や作業温度に制限があることが多いです。そこで、研究者は新しい材料体系やデバイス構造を用いて、より高性能なレーザー源が得られる可能性を探求しています。 最近、フランスのモンペリエ大学(Laboratoire Charles Coulomb, L2C)、パリ大学 - サクレー校(Centre ...

腫瘍サイズはすべてではありません:腫瘍学における精密医療バイオマーカーとしてのラジオミクスの進展

在当今の腫瘍学臨床実践および薬物開発分野において、腫瘍反応の評価方法は革新の瀬戸際に立っています。1981年に世界保健機構(WHO)が抗癌薬の効果を評価するための腫瘍反応分類基準を提案して以来、この分野は何度も改良を経験してきました。最もよく知られているのは、1995年に設立された実体腫瘍における反応評価基準(RECIST)作業部会によるものです。この作業部会は、カナダ国立がん研究所、米国国立がん研究所、および欧州がん研究治療機構と協力して多数の症例データに基づく根拠に基づいた勧告を構築し、RECIST 1.0および1.1バージョンの公開を促進しました。これらのバージョンは、客観的な反応率などの画像学的エンドポイントを確定する上で重要な役割を果たしてきました。 しかし、腫瘍生物学のより深い理...

非小細胞肺癌に対する免疫チェックポイント阻害剤の応答予測のためのAI搭載PD-L1腫瘍割合スコア解釈の臨床検証

非小細胞肺癌における免疫チェックポイント阻害剤の応答予測におけるPD-L1腫瘍割合スコアの人工知能解釈の臨床検証 腫瘍治療と診断の分野では、PD-L1(Programmed Death-Ligand 1)腫瘍割合スコア(TPS)の評価が極めて重要です。特に非小細胞肺癌(NSCLC)における免疫チェックポイント阻害剤(ICI)治療の反応予測において重要です。しかし、病理学者によるPD-L1 TPSの評価には、観察者間・観察者内の偏差や腫瘍内部の異質性など、主観的・客観的な要因の制約があります。最近の研究は、病理学画像に定量的なバイオマーカー評価能力を提供する人工知能(AI)の技術応用が、病理学診断におけるAIの応用の可能性を示唆しています。 この研究はソウル国立大学仁川病院のHyojin Ki...

脳腫瘍切除のための機械学習ベースの定量的ハイパースペクトル画像ガイダンスに向けて

脳腫瘍切除のための機械学習ベースの定量的ハイパースペクトル画像ガイダンスに向けて

機械学習支援の定量高光スペクトルイメージングによる脳腫瘍切除のガイド効果研究 背景紹介 悪性グリオーマの完全切除は、浸潤領域の腫瘍細胞を区別するのが難しいという課題に常に直面しています。この研究の背景は、神経外科手術において、5-アミノレブリン酸(5-aminolevulinic acid、略称5-ALA)を使用することで、プロトポルフィリンIX(protoporphyrin IX、略称PPIX)の蛍光ガイドを実現し、腫瘍の切除率を向上させることです。しかし、スペクトルイメージングの助けを借りても、多くの低悪性度グリオーマや一部の高悪性度腫瘍は、PPIXの蓄積が少ないため、蛍光が弱く、腫瘍の区別が困難です。したがって、異なる種類の腫瘍組織におけるPPIX発光スペクトルを理解し、これらのスペク...

対照的な自己監督学習による心エコー図からの効率的な深層学習ベースの自動診断

深層学習における超音波心動図自動診断の新たな突破:自己教師あり学習法の比較研究レポート 研究背景 人工知能と機械学習技術が急速に発展する中、それらは医用画像診断分野でますます重要な役割を果たしています。特に、自己教師あり学習(Self-Supervised Learning, SSL)は、ラベルデータが希少な問題に効果を発揮し、医用画像のラベル取得が困難かつ高価である場合に重要となります。通常、自己教師あり学習の多くの方法は、豊富な時間情報を含むビデオ画像、例えば超音波心動図に特別に適応・最適化されていません。したがって、小型のラベルデータセットでの自動医用画像診断の性能を向上させるために、超音波心動図ビデオに特化した自己教師あり対照学習法の開発が特に切迫し、重要です。 研究出典 本研究は、...